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申请/专利权人:广东科凯达智能机器人有限公司
摘要:本发明涉及机器视觉技术应用领域,尤其涉及一种基于YOLOv8‑Pose的高处作业安全带检测方法,该方法包括以下步骤:S1、在高处作业工作环境中采集包含人员佩戴安全带信息的图像数据作为图像数据集;S2、对所述图像数据集进行数据标注,得到训练数据集;S3、利用所述训练数据集对YOLOv8s‑pose姿态估计网络进行训练,得到安全带检测模型,所述安全带检测模型用于检测图像中的人体边界框以及安全挂钩关键点;S4、将待检测图片输入所述安全带检测模型,得到检测结果;S5、对所述检测结果进行判断,得到安全带检测判断结果。本发明提高了安全带佩戴情况的检测精确度。
主权项:1.一种基于YOLOv8-Pose的高处作业安全带检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、在高处作业工作环境中采集包含人员佩戴安全带信息的图像数据作为图像数据集;S2、对所述图像数据集进行数据标注,得到训练数据集;S3、利用所述训练数据集对YOLOv8s-pose姿态估计网络进行训练,得到安全带检测模型,所述安全带检测模型用于检测图像中的人体边界框以及安全挂钩关键点;S4、将待检测图片输入所述安全带检测模型,得到检测结果;S5、对所述检测结果进行判断,得到安全带检测判断结果。
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权利要求:
百度查询: 广东科凯达智能机器人有限公司 基于YOLOv8-Pose的高处作业安全带检测方法
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